pip install onnx pip install tensorflow接下来,我们需要加载ONNX模型。假设我们已经有一个名为“model.onnx”的ONNX模型文件。我们可以使用以下代码加载模型:
import onnx model = onnx.load("model.onnx")然后,我们需要将ONNX模型转换为TensorFlow模型。我们可以使用TensorFlow的“tf-onnx”转换器来完成这项工作。在终端中运行以下命令安装“tf-onnx”:
pip install tf2onnx接下来,我们可以使用以下代码将ONNX模型转换为TensorFlow模型:
import onnx import tensorflow as tf from tf2onnx.convert import from_onnx model = onnx.load("model.onnx") tf_model = from_onnx(model) tf.saved_model.save(tf_model, "tf_model")在上面的代码中,我们首先加载ONNX模型。然后,我们使用“tf-onnx”将ONNX模型转换为TensorFlow模型。最后,我们将转换后的TensorFlow模型保存在“tf_model”文件夹中。 现在,我们已经成功地将ONNX模型转换为TensorFlow模型。我们可以使用TensorFlow API加载和使用这个模型:
import tensorflow as tf model = tf.saved_model.load("tf_model") infer = model.signatures["serving_default"] output = infer(input=tf.constant([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]])) print(output)在上面的代码中,我们首先加载TensorFlow模型。然后,我们使用模型的“serving_default”签名来进行推理。最后,我们打印输出结果。 总结一下,将ONNX模型转换为TensorFlow模型是非常简单的。我们只需要安装ONNX和TensorFlow的Python包,加载ONNX模型,使用“tf-onnx”将其转换为TensorFlow模型,然后使用TensorFlow API加载和使用模型。
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